FoodTaxo: Generating Food Taxonomies with Large Language Models
作者: Pascal Wullschleger, Majid Zarharan, Donnacha Daly, Marc Pouly, Jennifer Foster
分类: cs.CL, cs.AI
发布日期: 2025-05-26
备注: To be published in ACL 2025 Industry Track. Paper website: https://foodtaxo.github.io/
💡 一句话要点
提出FoodTaxo以解决食品技术领域分类生成问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 食品分类 大型语言模型 自动化生成 迭代提示 食品技术 分类体系 模型训练
📋 核心要点
- 现有方法在食品技术领域的分类生成中存在准确性不足和效率低下的问题。
- 论文提出利用大型语言模型，通过迭代提示技术生成和补全食品分类体系，旨在提高分类的准确性和全面性。
- 实验结果表明，尽管取得了一定进展，但在内部节点的正确放置上仍然存在困难，提示了进一步研究的必要性。
📝 摘要（中文）
本研究探讨了大型语言模型在自动化分类生成和补全方面的应用，特别针对食品技术行业的分类体系。我们研究了如何从种子分类体系出发，或在没有种子的情况下，从已知概念集合中迭代生成分类体系。通过对五个分类体系使用开源大型语言模型（Llama-3）进行实验，结果显示尽管前景乐观，但在正确放置内部节点方面仍面临挑战。
🔬 方法详解
问题定义：本论文旨在解决食品技术领域分类生成的准确性和效率问题。现有方法在处理复杂分类体系时，往往难以保证分类的完整性和准确性，尤其是在内部节点的放置上存在较大挑战。
核心思路：本研究的核心思路是利用大型语言模型（LLM）进行分类生成和补全，通过迭代的方式从种子分类体系或已知概念出发，逐步构建完整的分类体系。这种方法能够有效利用模型的语言理解能力，提升分类的质量。
技术框架：整体架构包括数据准备、模型训练和分类生成三个主要模块。在数据准备阶段，收集和整理食品相关的概念和种子分类；在模型训练阶段，使用Llama-3进行训练；在分类生成阶段，通过迭代提示生成完整的分类体系。
关键创新：本研究的关键创新在于将大型语言模型应用于食品分类生成领域，尤其是通过迭代提示技术来增强模型的生成能力。这与传统的分类方法相比，能够更灵活地适应复杂的分类需求。
关键设计：在模型训练中，采用了特定的损失函数以优化分类的准确性，并对模型的超参数进行了细致调整，以确保生成结果的质量和一致性。
📊 实验亮点
实验结果显示，使用Llama-3模型进行分类生成时，尽管在整体准确性上有所提升，但在内部节点的放置准确性方面仍存在挑战。具体性能数据和对比基线尚未明确，但初步结果表明该方法具有一定的应用潜力。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括食品行业的产品分类、营养信息管理以及食品安全监测等。通过自动化生成和补全分类体系，可以显著提高食品技术领域的工作效率，降低人工成本，并为相关决策提供支持。未来，该方法还可能扩展到其他行业的分类生成任务中，具有广泛的实际价值。
📄 摘要（原文）
We investigate the utility of Large Language Models for automated taxonomy generation and completion specifically applied to taxonomies from the food technology industry. We explore the extent to which taxonomies can be completed from a seed taxonomy or generated without a seed from a set of known concepts, in an iterative fashion using recent prompting techniques. Experiments on five taxonomies using an open-source LLM (Llama-3), while promising, point to the difficulty of correctly placing inner nodes.